Amazon AIF-C01 Fragen und Antworten, AWS Certified AI Practitioner Prüfungsfragen

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Amazon AWS Certified AI Practitioner AIF-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q15-Q20):

15. Frage
Which functionality does Amazon SageMaker Clarify provide?

A. Integrates a Retrieval Augmented Generation (RAG) workflow
B. Monitors the quality of ML models in production
C. Documents critical details about ML models
D. Identifies potential bias during data preparation

Antwort: D

Begründung:
Exploratory data analysis (EDA) involves understanding the data by visualizing it, calculating statistics, and creating correlation matrices. This stage helps identify patterns, relationships, and anomalies in the data, which can guide further steps in the ML pipeline.
* Option C (Correct): "Exploratory data analysis": This is the correct answer as the tasks described (correlation matrix, calculating statistics, visualizing data) are all part of the EDA process.
* Option A: "Data pre-processing" is incorrect because it involves cleaning and transforming data, not initial analysis.
* Option B: "Feature engineering" is incorrect because it involves creating new features from raw data, not analyzing the data's existing structure.
* Option D: "Hyperparameter tuning" is incorrect because it refers to optimizing model parameters, not analyzing the data.
AWS AI Practitioner References:
* Stages of the Machine Learning Pipeline: AWS outlines EDA as the initial phase of understanding and exploring data before moving to more specific preprocessing, feature engineering, and model training stages.

16. Frage
A company is building a large language model (LLM) question answering chatbot. The company wants to decrease the number of actions call center employees need to take to respond to customer questions.
Which business objective should the company use to evaluate the effect of the LLM chatbot?

A. Corporate social responsibility
B. Website engagement rate
C. Regulatory compliance
D. Average call duration

Antwort: D

Begründung:
The business objective to evaluate the effect of an LLM chatbot aimed at reducing the actions required by call center employees should be average call duration.
* Average Call Duration:
* This metric measures the time taken to handle a customer call or query. A successful LLM chatbot should reduce the call duration by efficiently providing answers, minimizing the need for human intervention.
* By decreasing the average call duration, the company can improve call center efficiency, reduce costs, and enhance the user experience.
* Why Option B is Correct:
* Direct Impact: The objective aligns directly with the goal of reducing the number of actions call center employees must take.
* Operational Efficiency: Reducing call duration is a clear indicator of the chatbot's effectiveness in assisting customers without human help.
* Why Other Options are Incorrect:
* A. Website engagement rate: Is unrelated to call center operations.
* C. Corporate social responsibility: Does not relate to call center efficiency.
* D. Regulatory compliance: Is important but does not measure the effectiveness of a chatbot in reducing employee actions.

17. Frage
A company wants to develop a large language model (LLM) application by using Amazon Bedrock and customer data that is uploaded to Amazon S3. The company's security policy states that each team can access data for only the team's own customers.
Which solution will meet these requirements?

A. Create an Amazon Bedrock custom service role for each team that has access to only the team's customer data.
B. Create a custom service role that has Amazon S3 access. Ask teams to specify the customer name on each Amazon Bedrock request.
C. Redact personal data in Amazon S3. Update the S3 bucket policy to allow team access to customer data.
D. Create one Amazon Bedrock role that has full Amazon S3 access. Create IAM roles for each team that have access to only each team's customer folders.

Antwort: A

18. Frage
A company is using Amazon SageMaker Studio notebooks to build and train ML models. The company stores the data in an Amazon S3 bucket. The company needs to manage the flow of data from Amazon S3 to SageMaker Studio notebooks.
Which solution will meet this requirement?

A. Use Amazon Inspector to monitor SageMaker Studio.
B. Use Amazon Macie to monitor SageMaker Studio.
C. Configure SageMaker to use a VPC with an S3 endpoint.
D. Configure SageMaker to use S3 Glacier Deep Archive.

Antwort: C

19. Frage
An AI practitioner is building a model to generate images of humans in various professions. The AI practitioner discovered that the input data is biased and that specific attributes affect the image generation and create bias in the model.
Which technique will solve the problem?

A. Retrieval Augmented Generation (RAG)
B. Watermark detection for images
C. Model monitoring for class distribution
D. Data augmentation for imbalanced classes

Antwort: D

20. Frage
......

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